公共政策的社会观基础

本文从一个新的视角──社会现的视角──审视了公共政策。因为在过去的有关公共政策的定义中，我们无法看出各个政策的重大区别，而事实上它们在是否符合人性的需求，充分考虑民意的基础并有效促进了人民的自由与福利等方面是有着重大区别的。本文将公共政策界定为是一定的权利中心在众多备选的计划、规划或可行之行动方案中作出选择并采取行动的这样一个过程。由此对选择的社会观基础进行考察，社会观影响到了人们对待集体行动的态度，进而又影响到社会秩序观。而持有不同的社会秩序观的人对公共政策有着根本不同的看法，最终得出好的公共政策的基本的制度安排。     

坚持尊重社会发展规律与尊重人民历史主体地位的一致性——关于党的根本宗旨的哲学思考

把握党的根本宗旨 ,只有从历史规律实现的特殊性上理解人民的历史主体性与从人民的历史主体性上把握历史发展的规律的统一中 ,从马克思主义真理观是与价值观的统一中 ,才能深刻理解“党要始终代表中国最广大人民的根本利益”的真理性 ;实践党的根本宗旨 ,必须在坚持尊重社会发展规律与尊重人民历史主体地位的一致性的基础上 ,坚持为崇高理想奋斗与为最广大人民谋利益的一致性 ,坚持完成党的各项工作与实现人民利益的一致性 ,坚持一切为了人民群众与一切依靠人民群众的一致性。     

法治及其与德治关系论

人类关于法的经验和原理,揭示了法治的含义与构成,法治在西方和非西方地区的历史和实践及其与德治的关系表明,法治之法应有道德性,但法治是现代社会的主流控制模式,是未来中国的必由之路。     

论发达地区农村社会阶层结构的变迁——以绍兴县西蜀阜村为例

此文以绍兴县西蜀阜村为例,基于对大量翔实资料的实证分析,阐述和探讨了经济发达的农村社区在农村工业化和城市化过程中,村落社会结构分化的历史进程、决定因素和现实状况,探讨了阶层分化与农村社会经济变迁的关系,对深化沿海发达地区中心镇村现代化进程的认识,有一定的借鉴意义。     

一种违法性认识理论的新主张及其在涉林案件犯罪故意认定中的具体运用

以社会危害性认识为参照,将我国学者关于违法性认识在犯罪故意中的地位的诸多观点归纳为单一说、兼容说和主次说三类。在批评和借鉴上述观点的基础上,提出了"社会危害性认识为主,违法性认识可能性为辅说"的新主张,并对其在涉林案件犯罪故意认定中的具体运用进行了讨论。     

唐宋变革论体系的演化

自近代以来，由日本学者构筑的唐宋变革论体系，伴随时代的发展与新的知识资源的扩充，呈现出不断发展变化的趋势。本文旨在揭示这一演化的历史过程，尝试着分析这一过程变动发展的原因，并由此作出区别于以往的评价。     

严复的能力观及其对当代公共管理创新的启示——对史华兹《寻求富强:严复与西方》的一种解读

对美国著名汉学家史华兹的代表作<寻求富强:严复与西方>进行文本解读发现:该著所反映出的严复能力观对当代公共管理的创新发展具有重要的启示意义.严复认为中西方的关键性差别在于能力,而隐含其中的是以能力为导向的主体意识和公共意识方面的差距."-3代公共管理的创新发展有必要吸收严复能力观中的思想精髓,以国家能力建构为着力点,以公民启蒙为社会基石,以突显公正为其内在灵魂.对正处于社会转型期的国家而言,努力实现国家能力与公民自由问的平衡是达致善治的关键.     

更高层次的迈进——企业相对社会责任的实现

相对社会责任的承担与实现,对企业自身和社会都具有重大意义,但由于缺乏机制的制约和策略的应用,其实现是困难的。正确处理企业利益与社会责任的关系,促使更多企业从履行绝对社会责任,上升到追求更高层次社会责任的实现,一方面需要外在环境的保障,另一方面要求企业在履行社会责任时,注意策略选择。     

“请”字用法汉英对比的语用分析

迁移是语际语用学和二语习得研究领域的重要范畴。现回顾迁移的相关理论,并考察请字在汉英两种语言里的用法及其异同点。并指出母语与知识对目的语表达的牵制作用、对母语句式或用法的泛化以及语言表达背后的社会价值观是造成语用负迁移的重要原因。     

Merging information for semiparametric density estimation

Summary.  The density ratio model specifies that the likelihood ratio of m −1 probability density functions with respect to the m th is of known parametric form without reference to any parametric model. We study the semiparametric inference problem that is related to the density ratio model by appealing to the methodology of empirical likelihood. The combined data from all the samples leads to more efficient kernel density estimators for the unknown distributions. We adopt variants of well-established techniques to choose the smoothing parameter for the density estimators proposed.